免费使用GPT4，这个项目太赞了
我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，连续日更几天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
今天是日更第1天！
今天的主题是：分享一个免费使用GPT4的开源项目，那么这篇文章将对你或者她、他帮助极大，欢迎你分享给她、他。
也欢迎大家留言，说说自己想看什么主题的Python文章，留言越具体，我写的越快，比如留言：我想看Python 自动操作Excel 相关文章。
如果你有具体的需求想通过使用Python实现自动化，那将更好，欢迎私聊我微信，一起交流探讨。
项目简介
项目地址：github.com/xtekky/gpt4…
项目简介：官方 gpt4free 存储库 |各种强大的语言模型集合
这个项目是由计算机科学专业的学生 Xtekky 开发的。它的核心思路是利用集成了 GPT 模型的网站，如bing.com、liaobots.site、Poe.com 等，通过访问他们的 API或者模拟爬虫方式获取他们的GPTf服务，能这么玩是这些网站的 API 并未设置很强的保护措施（感谢他们！）。Xtekky 通过编写脚本，成功地从这些开放的 API 中提取信息，并将其整合到了他的项目gpt4free中。
关于这个项目，Xtekky 解释说：“实际上，人们可以通过简单地在浏览器中打开这些网站的标签页来达到同样的目的。我个人在浏览器中打开像 Phind、You 等网站的多个标签页，发出大量请求。我的项目仅仅提供了一种更为便捷的实现方式。”
安装环境
Python 安装，（包括 Linux、Windows、Mac下环境安装方法）
这里给大家分享一个安装脚本，适用于Mac/Linux系统。
将以下代码写入install_python.sh
#! /bin/bash
# 基础环境安装
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-py38_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-py38_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh -b && /root/miniconda3/bin/conda init bash && /root/miniconda3/bin/conda clean -ya
bash
# 安装 gpt4free 环境
git clone https://github.com/xtekky/gpt4free
cd gpt4free
conda create -n gpt4free python=3.9
conda activate gpt4free
pip install -r requirements.txt
然后新建一个Terminal，输入以下指令快速创建：
chmod +x install_python.sh
./install_python.sh
运行项目
环境创建好，后面操作就非常简单了～依次输入以下指令即可，逻辑：进入项目目录、激活环境、导入网络环境变量（设置成自己的）、运行程序。
cd gpt4free
conda activate gpt4free
export G4F_PROXY=http://127.0.0.1:7890
python g4f/gui/run.py
服务默认运行在 8080 端口，如果你是本地运行，直接访问：localhost:8080 即可访问，如果你是部署在服务器，就需要先服务器设置安全组或者防火墙，开放8080 端口，然后通过：服务器ip:8080 访问。
体验
gpt4free： 
官方GPT4： 
整体还行，速度没有直接GPT官网访问快，但是也还行，回复质量也可以，毕竟免费能接受，还能使用GPT4等一众模型，支持模型列表：
感兴趣就快去体验吧～
还能连续对话，不错。
如果觉得文章还不错，记得点赞转发收藏，今天这篇文章复现+文章花了2小时！
最后的想法
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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👉AGI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉AGI大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
👉AGI大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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